뇌졸중 임상 데이터를 활용한 머신러닝 기반, 예후 예측 모델링 역량 강화
의료 AI 모델의 데이터 전처리·성능 최적화·설명가능 AI(XAI) 실무 능력 확보
훈련 개요
| 훈련기간 |
26시간 (4일) [1일차] 16:00~18:00 , [2일차~4일차] 09:00~18:00 (점심시간 12:00~13:00) |
|---|---|
| 훈련정원 |
20명 (1회당) |
| 훈련장소 |
GSC 강남센터 : 서울시 강남구 도곡로 112, 3층(도곡동,서한빌딩) 1일차 "의료도메인 특강"은 비대면(온라인 Zoom)으로 진행 시, 접속 URL은 개인별 별도 안내 |
| 운영기관 |
글로벌소프트웨어캠퍼스 |
| 훈련대상 |
바이오·의료 산업 재직자 또는 해당 분야에 관심있는 타 산업 종사자 임상데이터 기반, AI 예측모델 개발 역량이 필요한 연구 및 개발 담당자 |
| 사전지식 |
데이터분석, 머신러닝에 대한 기초 이해 |
| 훈련목표 |
뇌졸중 임상 데이터를 활용한 머신러닝 기반, 예후 예측 모델링 역량 강화 의료 AI 모델의 데이터 전처리·성능 최적화·설명가능 AI(XAI) 실무 능력 확보 |
| 특전사항 |
이대서울병원 의료진의 “의료 도메인 특강” 2시간 포함(1일차, 대면 또는 비대면) 중식제공(오프라인) / PDF 교재 제공 / 실습용 PC 제공 / 수료증 발급 등 |
| 수료기준 |
출석률 80% 이상 (고용24 직업훈련 출결관리 어플 활용) 수료증은 교육 종료 7일 이후, 개인 메일로 발급 |
| 준비사항 |
[필수] ① 핸드폰(출석 체크용) ② 고용 24 직업훈련 출결관리 어플(HRD-Net 회원가입 필요) [선택] 필요 시, 개인 노트북 (실습용 노트북 기본 제공) |
| 기타사항 |
수강 취소 시, 취소의사를 교육 시작 3일전 까지 이메일 또는 전화로 연락 교육당일 취소 및 불참 시, 해당 기업 및 교육생은 차회 교육과정 참여 제한 교육신청 인원에 따라 조기마감 될 수 있음 개강 최소 인원 미달 시, 일정 변동 가능 |
| 문의사항 |
전화 : 02-555-3340, 이메일 : aicenter@gscampus.net |
커리큘럼
| 일차 | 주제 | 세부내용 | 시간 |
|---|---|---|---|
| 1일차 | 의료 도메인의 이해 |
뇌신경 및 뇌졸중의 병태 생리 |
2시간 |
| 2일차 | 뇌졸중 임상 도메인 이해 |
Domain Knowledge: 뇌졸중 초기 중증도 평가, 기능적 회복 지표, 주요 위험 인자의 임상적 의미 이해 Study Design: 후향적 코호트 설계 및 연구용 데이터셋 정의 전략 |
3시간 |
| Advanced Preprocessing |
Dirty Data Handling: 임상 데이터 특유의 결측치 패턴 분석 및 다중 대체 기법 적용 Feature Engineering: Vibe Coding 활용 생체 신호 및 Lab 데이 기반 파생 변수 생성 자동화 |
3시간 | |
| 불균형 데이터 처리 전략 |
Class Imbalance: 재발 환자가 적은 의료 데이터 특성을 고려한 고급 샘플링 기법 실습 |
2시간 | |
| 3일차 | 불균형 데이터 처리 전략 |
Data Split: 임상적 타당성을 확보하기 위한 Train/Validation/Test 데이터 분할 전략 수립 |
1시간 |
| 예후 예측 모델링 |
ML Algorithm: 임상 정형 데이터 분석에 최적화된 Tree 기반 앙상블 모델 구현 및 비교 Vibe Coding 실습: 최적의 코드 생성 및 적용 |
4시간 | |
| Hyperparameter Optimization |
Model Tuning: 모델의 예측 성능을 극대화하기 위한 Bayesian Optimization 기반의 하이퍼파라미터 튜닝 실습 |
3시간 | |
| 4일차 | Hyperparameter Optimization |
Overfitting 방지: 교차 검증을 통한 모델의 일반화 성능 확보 |
1시간 |
| Clinical XAI 설명력 확보 |
Model Interpretation: 개별 환자의 재발 위험에 기여한 주요 인자 시각화 Feature Importance: 모델이 판단한 중요 변수와 실제 임상 가이드라인 간의 일치도 검증 |
4시간 | |
| 상적 유효성 검증 |
Clinical Validation: 단순 정확도를 넘어 민감도, 특이도, AUROC 등 임상 필수 지표 심층 분석 Threshold Tuning: 재발 위험 경고의 기준점 설정에 따른 민감도 변화 시뮬레이션 |
3시간 | |
| 총 훈련시간 26시간 | |||
이번달 교육일정
| 회차 | 교육기간 | 시간 | 모집기간 | 모집상태 | 신청하기 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1회차 | 교육기간 2026-10-26 ~ 2026-10-29 | 시간 09:00~18:00 | 모집기간 2026-08-10 ~ 2026-10-22 | 모집중 |
